Nets

Windows下Tensorflow-slim库使用遇到ImportError: No module named 'nets'问题的解决方法

为了使用预训练的TF-slim模型，下载了github上的TensorFlow/models库，随后运行models\research\slim\nets下的inception_resnet_v2_test.py
Orankarl·2018-02-06 17:35

生成对抗网络学习笔记1----论文Generative Adversarial Nets

转自:http://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/727640991、阅读论文：GoodfellowIJ,Pouget-AbadieJ,MirzaM,etal.Generativeadversarialnets[C]//InternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.MITP
SureGOGOGO·2018-02-05 14:53

A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets

题目：AFastLearningAlgorithmforDeepBeliefNets作者：GeoffreyE.Hinton,SimonOsindero,Yee-WhyeTeh单位：UniversityofToronto,UniversityofSingapore出版：NeuralComputation,2006LogisticbeliefnetLogisticbeliefnets(Neal,199
我爱写报告·2018-01-15 23:50

SSD-Tensorflow训练模型——ssd_512_vgg

使用的基础网络结构为ssd_512_vgg1.首先修改ssd_vgg_512.py的训练类别2.修改train_ssd_network.py的model_name修改为ssd_512_vgg3.修改nets
liuyan20062010·2018-01-04 13:18

mysql解压缩方式安装和彻底删除的方法图文详解

）在系统环境变量配置中的Path变量增加mysql的安装路径（4）以管理员的身份打开cmd.exe,进入到mysql的安装目录的bin文件里，开始安装首先输入mysqld-install安装，然后输入nets
XIAOLUYING·2018-01-03 14:25

Conditional Generative Adversarial Nets论文翻译

刚开始学习深度学习的小白，论文中难免有翻译错误的地方。如果有误，请及时告知我。以免我一直错下去，也使后来者更清晰一点。谢谢。摘要：生成对抗模型介绍了一种新颖的训练生成模型的方式。在这篇论文中我们介绍生成对抗模型加有条件的版本，它的构造可以通过简单的喂数据的方式，y，我们希望在生成器和判别器都能够加条件。我们展示了通过添加类标签，该模型可以产生MNIST手写数字。我们也阐述了如何使用该模型去学习一个
chaolei_9527·2017-12-22 10:22

解读 JavaScript 之 V8 引擎及优化代码的 5 个技巧

下面是一个实现了JavaScript引擎的流行项目列表：V8 — 开源，由Google开发，用C++编写Rhino — 由Mozilla基金会管理，开源，完全用Java开发SpiderMonkey — 是第一个支持Nets
Joker_Ye·2017-12-15 09:28

Tensorflow slim resnet v2源码阅读笔记

主要涉及：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v2.pyhttps://github.com
Wayne2019·2017-12-10 00:00

161215工作总结

（nets说过要换地方，我们应该早计划的早与tti沟通的/下一步怎么办？何时好？到时再来一次？）2.合同内容完善：bcp/prod/uat三部分。收费标准。工作人天数。
韦陀·2017-12-05 02:54

[生成对抗网络] 论文研读-SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

写在前面GAN作为生成器已经在图像方面大放异彩，然而在NLP方面的应用还不多，原因一部分在于GAN是为连续空间设计的，而NLP是离散的，因此需要一点小小的trick才可以work，SeqGAN这一篇文章将RL作为鉴别器，用reward作为梯度来指导生成器的学习，算是一种option原文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.05473.pdf源代码：https://github
LeYOUNGER·2017-12-04 19:53

deeplabv2 (vgg实现版本) ＋ resnet101实现版本手稿结构

参考链接：http://www.dongzhuoyao.com/deeplab-semantic-image-segmentation-with-deep-convolutional-nets-atrous-convolution-and-fully-connected-crfs
jiachen0212·2017-11-15 08:57

Generative Adversarial Nets (GAN) 阅读笔记

  GenerativeAdversarialNets生成对抗网络的出现所引起的影响,不用我多说,想必大家也都知道了.我也是最近几天才看完这篇文章(汗,我这科研速度),把自己的一些理解分享给大家.一Abstract  作者提出了一个网络结构,该结构包含两个模型,一个是生成模型,另一个是辨别模型.这两个模型的存在就是一个相互促进或者说是互怼的过程.二Introduction  顾名思义,G就是生成模
月落乌啼silence·2017-11-12 16:05

一个TensorFlow的新模型，Kaparthy小哥用了都说好

NASNet的GitHub地址https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/nasnet这个代码分析起来比较
AI科技大本营·2017-11-10 00:00

TF-Slim学习(1)

lenet、alexnet、vgg、inception_v1、inception_v2、inception_v3、inception_v4、resnet_v1、resnet_v2等，这些模型都位于slim/nets
永生的小草·2017-11-08 09:43

win7 开启关闭 虚拟WIFI

P*a1Z8d%M#h设置网卡共享上网nets
990487026·2017-11-07 00:52

Googlenet 的 Inception结构理解笔记

首先：源码链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets首先简书上一篇很详细的介绍：http://www.jianshu.com
jiachen0212·2017-11-05 09:27

DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution--阅读笔记

DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs–阅读笔记论文来源：IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence论文链接：https://export.arxiv.org/pdf/160
liveway6·2017-11-02 10:58

解决使用tf.slim找不到slim.utils函数问题

源码里面的ResNetV2实现https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets
Wkyao_Check·2017-10-24 11:31

Learning Independent Features With Adversarial Nets For Non-Linear ICA

PhilemonBrakel&YoshuaBengioMILA,UniversitedeMontrealMontreal,Canada{philemon.brakel,yoshua.bengio}@umontreal.caABSTRACTReliablemeasuresofstatisticaldependencecouldbeusefultoolsforlearningindependentfe
朱小虎XiaohuZhu·2017-10-23 11:07

mobilenet网络的理解

Tensorflow官方代码：tensorflow/models有tensorflow的实现：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets
BigCowPeking·2017-10-22 15:50

模型压缩系列之sep-net

SEP-Nets:SmallandEffectivePatternNetworks.ZheLiXiaoyuWangXutaoLvTianbaoYang深度CNN在各类任务上被证明会随着深度加深模型增大而效果变好
迷途中一个小书童·2017-09-28 10:26

CentOS实用Shell命令简介

.*.log”|xargsgrep“查询的内容”在当前文件下查找文件名匹配包含字符串的文件和匹配的内容lsof/netstatlsof-itcp:80查看80端口占用情况nets
北京IT郎·2017-08-19 11:19

深度学习论文（八）---DeepLabV1-SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED C

注：本篇算是半讲解半翻译吧，我真的觉得这篇论文写的很难理解.......可能是我水平不够，也可能作者省略了一些具体信息，主要是提供了他的idea吧。但是DeepLab这个思路的确是不错，所以这个论文还是有必要看的。1、导引•Oursystemworksdirectlyonthepixelrepresentation,similarlytoFCN，Longetal.(2014).他们的系统和FCN十
Teeyohuang·2017-08-15 15:40

caffe模型各层的描述

1、caffe的三大要素：Blobs，Layers，Nets.
Su坡·2017-08-08 15:39

Python做深度学习（三）

caffe.SGDSolver(“”)读取配置文件，生成solver这个对象Solver=caffe.get_solver(“”)solver.net从solver这个对象里，我们可以拿到训练用的netSolver.test_nets
壹碗·2017-07-18 15:41

共享文件夹切换用户、win7切换用户访问共享、局域网共享切换用户的方法

本文提供了两种方法，可以参考使用：方法1、通过netuse命令或nets
佚名·2017-07-03 11:57

生成对抗网络学习笔记4----GAN（Generative Adversarial Nets）的实现

首先是各种参考博客、链接等，表示感谢。1、参考博客1：地址2、参考博客2：地址——以下，开始正文。1、GAN的简单总结见上一篇博客。2、利用GAN生成1维正态分布首先，我们创建“真实”数据分布，一个简单的高斯分布，均值为4，标准差为0.5,。还有一个样本函数，返回分布中给定数量的样本（按值排序过）。classDataDistribution(object):def__init__(self):se
夏洛的网·2017-06-30 11:37

学习笔记：生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）(附代码)

同时训练两个模型：（1）生成模型G，不断捕捉训练库里真是图片的概率分布，将输入的随机噪声转变成新的样本（即假数据），使其像是一个真的图片。（2）判别模型D，用来估计一个样本来自训练数据的概率，即它可以同时观察真是和假造的数据，并判断这个数据的真假（这个数据是不是从数据集中获取的图片）。在训练的过程中让两个网络互相竞争。刚开始的时候这两个模型均未经过训练，然后生成模型产生一张假数据欺骗判别模型，判别
SusanZhang1231·2017-06-22 14:56

生成对抗网络学习笔记2----GANs（Generative Adversarial Nets）总结

原文地址：GANs翻译地址：生成对抗网络此文是对论文GenerativeAdversarialNets读后的一个总结。参考博客1：地址参考博客2：地址参考新闻3：地址参考Twitter4：地址1、简单总结GAN是一个极大极小博弈问题，网络中分为两个模型，一个生成模型G，作为生成器，用来生成与真实数据x极为相似的含有噪音z的数据；一个判别模型D，作为判别器，用来判别数据中哪些是真实数据x，哪些是G生
夏洛的网·2017-06-20 11:47

Generative Adversarial Nets (GAN)解读

会议：NIPS2014IntroductionGAN，生成对抗式网络是是IanGoodfellow经典的大作，引起了很大的轰动，后面的各种GAN也层出不穷。追根溯源，为了了解GAN，需要从这篇开山之作说起。那GAN到底是什么？简单来说，GAN由两个模型组成，一个是生成模型G，一个是判别模型D，G负责从给定训练数据中学习数据的概率分布而D负责判别G生成出来的数据是不是符合真实数据的样本概率分布。两个
andrewseu·2017-06-18 21:18

生成对抗网络学习笔记1----论文Generative Adversarial Nets

##1、阅读论文：GoodfellowIJ,Pouget-AbadieJ,MirzaM,etal.Generativeadversarialnets[C]//InternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.MITPress,2014:2672-2680.论文地址：GANs##2、翻译论文摘要我们提出一个新的框架，通过对抗过程来
夏洛的网·2017-05-26 10:03

DeepLab：深度卷积网络，多孔卷积 和全连接条件随机场 的图像语义分割 Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atro

深度卷积网络，多孔卷积和全连接条件随机场的图像语义分割DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFsTaylorGuo,2017年5月03日星期三摘要本文的主要任务是深度学习的图像语义分割，主要有3个方面的贡献，有重要的实践价值。首先，用上采样滤波器
新新大熊·2017-05-04 19:08

论文引介 | NMT with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets

文章原名：ImprovingNeuralMachineTranslationwithConditionalSequenceGenerativeAdversarialNets作者：ZhenYang,WeiChen,FengWangandBoXu单位：InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences译者：韩旭链接：1导读这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练（
算法学习者·2017-04-19 17:32

Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets

https://arxiv.org/pdf/1703.04887Thispaperproposesanewrouteforapplyingthegenerativeadversarialnets(GANs)toNLPtasks(takingtheneuralmachinetranslationasaninstance)andthewidespreadperspectivethatGANscan't
算法学习者·2017-04-10 16:38

cmd命令快速启动和关闭MySQL服务

关闭MySQL服务同样，开始——运行，直接输入命令：nets
量变决定质变·2017-03-17 16:43

生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets）

一、简介2016年12月5日，在西班牙巴塞罗那举办的NIPS会议上，本文的作者也就是IanGoodfellow，依旧以他的代表作-生成式对抗网络-为主题进行了演讲。该网络自2014年问世以来，一直受到机器学习领域的高度关注，说这是近几年最棒的想法也不为过。论文提出了一种对抗式的估计模型生成方法，该方法不同于其他方法的地方在于训练生成模型G的同时，并训练一个判别模型D。D用来判别数据是来自真实采样还
弓如霹雳弦惊·2017-02-16 16:29

生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets）

一、简介2016年12月5日，在西班牙巴塞罗那举办的NIPS会议上，本文的作者也就是IanGoodfellow，依旧以他的代表作-生成式对抗网络-为主题进行了演讲。该网络自2014年问世以来，一直受到机器学习领域的高度关注，说这是近几年最棒的想法也不为过。论文提出了一种对抗式的估计模型生成方法，该方法不同于其他方法的地方在于训练生成模型G的同时，并训练一个判别模型D。D用来判别数据是来自真实采样还
弓如霹雳弦惊·2017-02-16 16:29

Deep Belief Nets

Overview深度信念网络（DBN）是神经网络的一种：无监督学习：自编码机有监督学习：分类器DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。（？？？并不明白神马意思
Leviosa·2017-01-17 15:06

生成对抗网络的tensorflow实现

生成对抗网络的tensorflow实现原文地址：http://blog.evjang.com/2016/06/generative-adversarial-nets-in.html这是关于使用tensorflow
xiaohu2022·2017-01-08 15:26

Adversarial Nets Papers

https://github.com/zhangqianhui/AdversarialNetsPapersAdversarialNetsPapersTheclassicalPapersaboutadversarialnetsTheFirstpaper✅ [GenerativeAdversarialNets] [Paper] [Code](thefirstpaperaboutit)Unclassif
AMDS123·2016-12-21 21:00

Generative adversarial nets 论文笔记

发现了一个很好的关于此论文的笔记:http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/522159831.首先，判别模型和生成模型的概念（discriminativemodelvs.generativemodel）不过本文的判别和生成并不是这个意思！！！ref：http://blog.csdn.net/Fishmemory/article/det
LuckyDeLemon·2016-12-16 07:09

NetScaler登录界面的定制化

路径在/nets
大相林·2016-08-08 16:31

【论文笔记】Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild

写在前面：     我看的paper大多为ComputerVision、DeepLearning相关的paper，现在基本也处于入门阶段，一些理解可能不太正确。说到底，小女子才疏学浅，如果有错误及理解不透彻的地方，欢迎各位大神批评指正！E-mail：merrytangmengyun@gmail.com。       《RecursiveRecurrentNetswithAttentionModel
tmylzq187·2016-05-26 09:00

查看端口占用情况并结束进程

讲一下端口冲突解决办法步骤打开cmd，输入netstat-ano|findstr"443"有时候cmd会提示‘netstat’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序，这是因为你的命令行路径下没有netstat程序，nets
u013793399·2016-05-10 20:00

查看进程占用，并kill掉

          :::*            LISTEN   28279/java     [root@ltesqmToolbox]#kill-928279[root@ltesqmToolbox]#nets
zengmingen·2016-04-06 11:00

浅读Caffe: Blobs, Layers, and Nets

Preface今天下午把CaffeTutorial中的Blobs,Layers,andNets:anatomyofaCaffemodel这一节阅读了一遍。先在这里进行大概的总结（现在意识到了总结的用处），以后随着深度的进行慢慢加深。首先，我想在这里引用甘宇飞对caffe优缺点的总结：优点：1.速度快。GoogleProtocolBuffer数据标准为Caffe提升了效率。2.学术论文采用此模型较多
u010167269·2016-04-05 19:00

神经网络可以拟合任意函数的视觉证明A visual proof that neural nets can compute any function

Oneofthemoststrikingfactsaboutneuralnetworksisthattheycancomputeanyfunctionatall.Thatis,supposesomeonehandsyousomecomplicated,wigglyfunction,f(x)f(x):Nomatterwhatthefunction,thereisguaranteedtobeaneur
garfielder007·2016-03-20 13:28

[神经网络]1.7-Using neural nets to recognize handwritten digits-Toward deep learning（翻译）

Towarddeeplearning(走向深度学习)虽然我们的神经网络给出了令人印象深刻的表现,表现的有点神秘。他自动更改网络中的权重和偏差。这意味着我们不立即解释网络如何做。我们是否可以找到一些分类手写数字的原则？并且基于这些原则，使得我们的网络更好呢？把这些问题更为明显，假设几十年后，神经网络将引导人工智能（AI）。我们将会明白智能的网络是如何工作的？也许网络会对我们不透明，也就是我们不理解权
u010536377·2016-02-22 14:00

[神经网络]1.6-Using neural nets to recognize handwritten digits-Implementing our network to classify（翻译）

说明：1.5讲的是梯度下降法，之前笔者对其已经有了总结，故此不再翻译学习啦。原文地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#a_simple_network_to_classify_handwritten_digitsImplementingournetworktoclassifydigits（识别数字网络的实现）好吧,让我们编写一
u010536377·2016-02-19 17:00

[神经网络]1.4-Using neural nets to recognize handwritten digits-A simple network to classify ...（翻译）

原文地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#the_architecture_of_neural_networksAsimplenetworktoclassifyhandwrittendigits定义完了神经网络的相关概念后，我们回到手写识别的问题。我们可以将手写识别的问题分解成2个子问题。首先，我们将包含着多个数字的图像进行分
u010536377·2016-02-18 16:00
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